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龍圖騰網獲悉燕山大學申請的專利一種基于YOLOv5的水下目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115984681B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211606325.5，技術領域涉及：G06V20/05；該發明授權一種基于YOLOv5的水下目標檢測方法是由劉福才;溫個;李紹寶設計研發完成，并于2022-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于YOLOv5的水下目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于YOLOv5的水下目標檢測方法，包括如下步驟：獲取水下特定目標的初始數據集；對初始數據集進行增強，用以增加初始數據集的數量，得到擴充數據集；利用CA模塊對主干網絡里的部分C3模塊進行改進；將SE注意力模塊加入到主干網絡的特定位置上；采用基于無錨盒的檢測頭對輸入的圖像進行檢測；將擴充數據集輸入到YOLOv5模型中，進行訓練；用訓練好的YOLOv5模型對水下圖像進行檢測。本發明能夠保證在不大幅度降低檢測速度的前提下，在復雜的水下環境中，提高檢測模型對多種特定目標的檢測精度。

本發明授權一種基于YOLOv5的水下目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于YOLOv5的水下目標檢測方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟S1、獲取水下目標的初始數據集：所述初始數據集是利用標記軟件對獲取的水下圖像進行標記，將圖像中的各種目標用的方框標記出來； 步驟S2、對初始數據集進行增強，用以增加初始數據集的數量，得到擴充數據集； 步驟S3、YOLOv5模型的主干特征提取網絡中C3模塊引入CA模塊，用以提高YOLOv5模型對水下模糊目標的檢測性能，在主干特征提取網絡中C3模塊的輸出端添加SE注意力模塊，用以提高YOLOv5模型對圖像中模糊物體的檢測精度；其中，YOLOv5模型的主干特征提取網絡中C3模塊引入CA模塊的方式為：將一個CA模塊加入到C3-True模塊的主干分支中的卷積模塊和bottleneck模塊之間，用以提高模型對淺層特征的提取能力； 步驟S4、將擴充數據集輸入到YOLOv5模型主干特征提取網絡，獲得特征圖，SE注意力模塊的輸出特征圖輸入到頸部網絡中進行特征融合，利用特征金字塔網絡和路徑聚合網絡，對所述特征圖通過雙向融合將低級的空間特征與高級的語義特征進行融合，將融合后的特征圖輸入到YOLOv5模型的檢測網絡中； 步驟S5、YOLOv5模型檢測網絡中的基于無錨盒的檢測框對輸入的融合后的特征圖進行處理，將檢測到的目標的種類、位置和置信度在輸入圖片中標識出來； 步驟S6、將擴充數據集輸入到YOLOv5模型中，設置相應的訓練次數，隨著訓練次數的增加，YOLOv5模型的損失函數曲線逐漸收斂，當損失函數曲線收斂并穩定時，YOLOv5模型訓練到最優，并生成相應的權重文件； 步驟S7、將訓練好的權重文件下載到YOLOv5模型中對實際的水下圖像進行檢測，將檢測出的種類、位置、置信度信息在圖片中加以標注，并輸出相關文件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市海港區河北大街438號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。